Maison > développement back-end > Tutoriel Python > Comment générer des données synthétiques à l'aide de Python

Comment générer des données synthétiques à l'aide de Python

WBOY
Libérer: 2024-01-22 14:42:07
avant
854 Les gens l'ont consulté

Comment générer des données synthétiques à laide de Python

Python est l'un des langages informatiques les plus populaires de nos jours, notamment dans le domaine des données.

Python peut utiliser trois bibliothèques pour générer des données synthétiques

1. Scikit-learn

Scikit-learn est l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour les tâches d'apprentissage automatique, fournissant des implémentations d'algorithmes presque classiques capables de générer des données pour la régression, tâches de classification ou de regroupement.

2. SymPy

SymPy est une autre bibliothèque qui aide les utilisateurs à générer des données synthétiques. Les utilisateurs peuvent spécifier des expressions symboliques pour les données qu'ils souhaitent créer, les aidant ainsi à créer des données synthétiques selon leurs besoins.

3. Pydbgen

Les données catégorielles peuvent également être générées à l'aide de la bibliothèque Pydbgen de Python. De nombreux types de données différents peuvent être facilement générés à l'aide de cette bibliothèque, notamment :

nom, pays, ville, code postal, latitude et longitude

heure et date

e-mail

entreprise, titre, numéro de téléphone et licence ; plaque .

Code Python pour créer un bloc de données simple

导入pydbgen
从pydbgen导入pydbgen
src_db=pydbgen.pydb()
pydb_df=src_db.gen_dataframe(1000,fields=['name','city','phone','license_plate'],phone_simple=True)
pydb_df.head()
Copier après la connexion

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Étiquettes associées:
source:163.com
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal